缘起StoneDB在列式存储引擎Tianmu的加持下，在大多数场景下相对MySQL都会有大幅性能提升。当然，这是需要工程师不断优化代码才能做到的，而且，性能好也需要通过基准测试才有说服力，所以我们也会针对TPC-H的测试语句进行测试排查，争取不断提升StoneDB的性能。本文主要讲解对TPCH_Q4的分析优化，在这个优化过程中，我们涉及到了对子查询中的Semi-join优化。首先看一下Q4的查询语句，比较简单：explainselecto_orderpriority,count(*)asorder_countfromorderswhereo_orderdate>=date'1993-07-01
缘起StoneDB在列式存储引擎Tianmu的加持下，在大多数场景下相对MySQL都会有大幅性能提升。当然，这是需要工程师不断优化代码才能做到的，而且，性能好也需要通过基准测试才有说服力，所以我们也会针对TPC-H的测试语句进行测试排查，争取不断提升StoneDB的性能。本文主要讲解对TPCH_Q4的分析优化，在这个优化过程中，我们涉及到了对子查询中的Semi-join优化。首先看一下Q4的查询语句，比较简单：explainselecto_orderpriority,count(*)asorder_countfromorderswhereo_orderdate>=date'1993-07-01
目录多表查询的两种方法方式1:连表操作方式2:子查询SQL补充知识点1.分组之前字段拼接concatconcat_ws2.SQL执行判断条件exists3.表相关SQL补充修改表名altertable...rename...添加字段altertable...add...after/first修改字段名altertable...change/modify删除字段名altertable...drop给表添加注释commit可视化软件navicat建立连接转储和运行SQL文件添加外键的注意事项多表查询练习题pymysql模块基本使用cursor=pymysql.cursors.DictCursor获
目录多表查询的两种方法方式1:连表操作方式2:子查询SQL补充知识点1.分组之前字段拼接concatconcat_ws2.SQL执行判断条件exists3.表相关SQL补充修改表名altertable...rename...添加字段altertable...add...after/first修改字段名altertable...change/modify删除字段名altertable...drop给表添加注释commit可视化软件navicat建立连接转储和运行SQL文件添加外键的注意事项多表查询练习题pymysql模块基本使用cursor=pymysql.cursors.DictCursor获
在新建一张账单结算信息表bill_settlement_info的时候，建立的唯一索引uk_bill_no(bill_no,tenant_id)。由于列表查询用到该表的字段。所以在sql中自然做了jeftjoin查询。on条件是bill.billNo=bill_settlement_info.billNo。自然认为这样的链表会走bill_settlement_info的索引。但是上线生产后，由于生产数据增长很快。立马发现列表查询时，使用bill_settlement_info表中的字段过滤数据时。查询超时。排查后发现是慢SQL导致。使用explan分析查询语句发现是连表bill_settlem
在新建一张账单结算信息表bill_settlement_info的时候，建立的唯一索引uk_bill_no(bill_no,tenant_id)。由于列表查询用到该表的字段。所以在sql中自然做了jeftjoin查询。on条件是bill.billNo=bill_settlement_info.billNo。自然认为这样的链表会走bill_settlement_info的索引。但是上线生产后，由于生产数据增长很快。立马发现列表查询时，使用bill_settlement_info表中的字段过滤数据时。查询超时。排查后发现是慢SQL导致。使用explan分析查询语句发现是连表bill_settlem
以如下leftjoin查询语句为范例：select*fromt1leftjoint2ont1.c=t2.a;以下初始化数据：1DROPTABLEIFEXISTS`t1`;2CREATETABLE`t1`(3`a`intDEFAULTNULL,4`b`varchar(20)DEFAULTNULL5)6INSERTINTO`t1`VALUES(1,'a');7INSERTINTO`t1`VALUES(1,'b');8INSERTINTO`t1`VALUES(4,'a');9INSERTINTO`t1`VALUES(5,'a');1011DROPTABLEIFEXISTS`t2`;12CREATET
以如下leftjoin查询语句为范例：select*fromt1leftjoint2ont1.c=t2.a;以下初始化数据：1DROPTABLEIFEXISTS`t1`;2CREATETABLE`t1`(3`a`intDEFAULTNULL,4`b`varchar(20)DEFAULTNULL5)6INSERTINTO`t1`VALUES(1,'a');7INSERTINTO`t1`VALUES(1,'b');8INSERTINTO`t1`VALUES(4,'a');9INSERTINTO`t1`VALUES(5,'a');1011DROPTABLEIFEXISTS`t2`;12CREATET
在C/C++中，联合体（Union）是一种构造数据类型。在一个联合体内，我们可以定义多个不同类型的成员，这些成员将会共享同一块内存空间。老版本的C++为了和C语言保持兼容，对联合体的数据成员的类型进行了很大程度的限制，这些限制在今天看来并没有必要，因此C++11取消了这些限制。C++11标准规定，任何非引用类型都可以成为联合体的数据成员，这种联合体也被称为非受限联合体。例如：classStudent{public:Student(boolg,inta):gender(g),age(a){}private:boolgender;intage;};unionT{Students;//含有非POD类
在C/C++中，联合体（Union）是一种构造数据类型。在一个联合体内，我们可以定义多个不同类型的成员，这些成员将会共享同一块内存空间。老版本的C++为了和C语言保持兼容，对联合体的数据成员的类型进行了很大程度的限制，这些限制在今天看来并没有必要，因此C++11取消了这些限制。C++11标准规定，任何非引用类型都可以成为联合体的数据成员，这种联合体也被称为非受限联合体。例如：classStudent{public:Student(boolg,inta):gender(g),age(a){}private:boolgender;intage;};unionT{Students;//含有非POD类
